基于多维表型数据与机器学习的高原病预测模型：推动预测性、预防性及个性化医学新范式

《EPMA Journal》：Acute mountain sickness prediction: a concerto of multidimensional phenotypic data and machine learning strategies in the framework of predictive, preventive, and personalized medicine

本研究针对急性高原病(AMS)个体易感性差异大、缺乏早期预测指标的临床难题，通过整合83名汉族男性志愿者的临床指标、蛋白质组学和代谢组学数据，创新性地开发了MI-radialSVM-RFE机器学习模型，筛选出SBP、PEF等12个关键生物标志物，预测准确率达94%。该研究首次在3PM框架下建立高原暴露前的AMS预测体系，为靶向医疗资源配置和传统抗缺氧药物（如红景天）的分子机制研究提供新思路，标志着高原医学从被动治疗向主动预防的重要转变。

　　

在人类探索高海拔环境的历程中，急性高原病(AMS)始终是悬在登山者、高原旅游者和驻守官兵头顶的达摩克利斯之剑。这种因快速暴露于低氧环境引发的自限性疾病，虽属最温和的高海拔病症，却可能恶化为致命的高原肺水肿(HAPE)或脑水肿(HACE)。随着高山旅游的蓬勃发展——仅阿尔卑斯山区年接待游客达1.2亿人次，AMS已不仅是医学问题，更关乎公共健康与经济安全。然而当前高原医学仍停留在"症状出现-被动治疗"的传统模式，个体易感性预测如同雾里看花：有人轻松征服珠峰大本营，有人却在3000米就头痛欲裂。这种差异背后，隐藏着怎样的生理密码？

中国辐射防护研究院药物研究所的Wenhui Li团队在《EPMA Journal》发表的研究，犹如为高原医学点亮了探照灯。研究人员招募83名汉族男性志愿者，在从成都(海拔500米)乘火车前往拉萨(3650米)前采集血液样本，运用液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)技术获取429种蛋白质和984种代谢物的多维数据，通过创新的互信息-径向基支持向量机递归特征消除(MI-radialSVM-RFE)算法，从海量数据中淘洗出12个"黄金指标"：收缩压(SBP)、峰值呼气流速(PEF)两个临床特征，ACSL4、IGKV1D-16等6个蛋白质，以及2-甲基-1,3-环己二烯等4个代谢物。这个生物标志物组合如同精密的生物雷达，在训练组(n=66)和验证组(n=24)中分别实现97%和94%的预测准确率，远超单一维度指标的预测效能。

关键技术路线包含四个关键步骤：1) 采用DIA-MS技术进行高通量蛋白质组检测，结合UHPLC-Orbitrap系统完成代谢组分析；2) 通过动态树切割算法识别17个蛋白质-代谢物共表达模块，其中6个与AMS显著相关；3) 创新MI-radialSVM-RFE模型进行特征筛选，兼顾线性和非线性关系；4) 运用分子对接技术验证传统抗缺氧药物红景天活性成分与靶蛋白的结合能力。

研究结果揭示三大发现：临床表型分析显示，AMS组基线收缩压(120 vs 116 mmHg)和肺功能指标(FEV₁、PEF)显著异常，暗示呼吸循环系统功能储备不足者更易"中招"。分子机制研究发现，ACSL4下调会抑制脂肪酸代谢，与缺氧协同导致能量危机；而凝血因子XIII B亚基(F13B)高表达可能引发"高凝-炎症"恶性循环。最具突破性的是，分子对接证实红景天活性成分红景天苷能与ACSL4(-7.8 kcal/mol)和PSAP(-7.4 kcal/mol)强力结合，为"高原神药"找到了科学注脚。

这项研究的意义如同在高原医学地图上插下三座里程碑：方法论上，首次证明多维组学数据整合优于单一组学预测；临床上，建立首个高原暴露前的AMS预测模型，使预防性使用乙酰唑胺等药物有的放矢；转化医学方面，为开发靶向ACSL4/PSAP的新型抗AMS药物指明方向。正如作者强调的3PM理念——预测(Predictive)让风险可视化，预防(Preventive)使干预精准化，个性化(Personalized)令措施定制化。未来，结合可穿戴设备的动态监测和营养策略优化（如补铁、维生素D），这套体系有望成为高原工作者的"健康护盾"。

研究的局限性与展望同样值得关注：仅纳入男性样本可能遗漏性别特异性标记，而汉族人群的结论需在藏族等高原世居民族中验证。作者建议下一步应开展多中心队列研究，纳入转录组和表观组数据，并开发便携式检测设备。当这项技术走出实验室，或许不久的将来，每个攀登者都能在出发前，通过一滴血预知自己的高原适应力，让雪山之巅不再遥不可及。